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结构风力涡轮机叶片的健康监测静态测试
本报告是作为美国政府机构赞助的工作的说明而编写的。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
使用大语言模型的静态代码气味分析
即使是功能良好的代码也经常包含隐藏的代码气味 - 可能阻碍软件质量的可能问题的指标。未发现的代码气味导致维护问题，从而增加了技术债务。这项研究探讨了最先进的大语模型（LLM）在发现不同代码气味时的潜在用途。我们的发现表明，美洲驼3显示了竞争性能，尤其是在检测结构代码的气味时；但是，进一步的统计分析表明，LLM和其他静态分析仪之间的总体性能没有显着差异，即PMD，CheckStyle和Sonarqube。这些结果表明，Llama 3尚未准备好完全替换静态分析工具，但可以用作宝贵的补充工具，从而避免了大量程序员的时间。
在真实静态和动态的人类机器人互动场景
基于语音的解决方案的使用是在人类机器人互动（HRI）中进行交流的一种吸引人的替代方法。在这一领域的一个重要挑战是处理遥远的语音，这通常是嘈杂的，并且受回响和随时间变化的声通道的影响。重要的是研究有效的语音解决方案，尤其是在机器人和用户移动的动态环境中，改变说话者和麦克风之间的距离和方向。本文在语音情感识别（SER）的背景下解决了这个问题，这是了解消息的意图和用户的潜在心理状态的重要任务。我们提出了一个带有PR2机器人的新颖设置，该设置同时记录了目标语音和环境噪声。我们的研究不仅在这种动态的机器人用户设置中分析了距离语音的有害效果，以识别语音情绪识别，而且还提供了减轻其效果的措施。我们评估使用两个波束形成方案的使用在空间上使用延迟和-AM（D＆S）或最小差异无失真响应（MVDR）过滤语音信号。我们考虑在受控情况下记录的原始培训演讲，并考虑处理训练语言以模拟目标声学环境的情况。我们考虑机器人正在移动的情况（动态情况）而不是移动（静态情况）。为了进行语音情感识别，我们使用梯形网络策略实现的手工制作的功能探索两个最先进的分类器，并通过WAV2VEC 2.0功能表示实现的学习功能。MVDR导致高于基本D＆S方法高的信噪比。然而，两种方法都使用使用原始MSP播客训练语言训练的梯子网络提供了非常相似的平均一致性相关系数（CCC）的改进，而HRI子集则相当于116％。对于基于WAV2VEC 2.0的模型，只有D＆S才能改善。令人惊讶的是，静态和动态HRI测试子集导致了相似的平均一致性相关系数。最后，模拟训练数据集中的声学环境提供了最高的平均一致性相关系数得分，其HRI子集的分别比原始训练/测试说法与梯子网络和WAV2VEC 2.0相比仅低29％和22％。
用于静态代码分析的经典和量子源代码的统一表示
摘要 — 量子计算的出现提出了如何在开发过程中识别（与安全相关的）编程错误的问题。然而，目前的静态代码分析工具无法对特定于量子计算的信息进行建模。在本文中，我们识别了这些信息，并建议相应地扩展经典代码分析工具。在这些工具中，我们认为代码属性图非常适合这项任务，因为它可以很容易地通过量子计算特定信息进行扩展。为了验证我们的概念，我们实现了一个工具，该工具在图中包括来自量子世界的信息，并展示了它分析用 Qiskit 和 OpenQASM 编写的源代码的能力。我们的工具汇集了来自经典和量子世界的信息，从而实现了跨两个领域的分析。通过将所有相关信息结合到一个详细的分析中，这个强大的工具可以帮助应对未来的量子源代码分析挑战。索引词 — 静态代码分析、软件安全、量子代码属性图、量子源代码分析
在de Sitter空间的静态斑块中对两个原子系统的研究
摘要在这项工作中，我们的主要目标是使用两个身体开放量子系统（OQS）在DE Sitter空间中的各种信息理论量的量子纠缠中研究两个身体相关性的非位置和远距离效应。OQs由两个纠缠原子的系统描述，周围是一个疗法浴，该系统由无质量的探针标量场进行建模。首先，我们部分追踪浴场并构建Gorini Kossakowski Sudarshan Lindblad（GSKL）主方程，该方程描述了还原子系统密度矩阵的时间演变。此GSKL主方程的特征是两个组成部分，这些是旋转链间的汉密尔顿和Lindbladian。为了固定它们的形式，我们计算了Wightman功能，以实现无质量标量场的功能。使用此结果以及较大的时间平衡行为，我们获得了降低密度基质的分析解。进一步使用该解决方案，我们评估了各种纠缠措施，即vonneumann熵，r e'nyi熵，对数消极性，形成的纠缠，形成的纠缠，两种原子子系统的量子和量子段，
718 静电传感器 718A 空气离子发生器测试套件 - Octopart
3M 718 静电传感器是一种便携式手持式仪器，用于定位和测量静电荷。它可用于定位 ESD 故障区域，是 ESD 控制工程师的宝贵工具。与 718A 空气离子发生器测试套件（单独提供）一起使用，可用于验证和审核空气离子发生器。718 静电传感器由电池供电，具有多种测量功能：范围：可在 0-2 kV 或 0-20 kV 范围内进行测量自动归零：按钮功能可轻松调整为零。无需转动螺丝或刻度盘。保持功能：允许用户“冻结”显示的测量值，以供日后评估自动关机：在 20 分钟不活动后关闭仪器以节省电池电量。
使用原型量子计算机模拟磁分子的静态和动态特性
摘要：磁分子是研究特殊量子机械现象的典型系统。因此，由于系统尺寸的指数增加，模拟其静态和动力学行为对于经典计算机来说本质上很难。量子计算机通过提供适合描述这些磁系统的固有量子平台来解决此问题。在这里，我们表明，基于超导端子的原型量子计算机，都可以在原型量子计算机上模拟磁性分子的基态性能和自旋动力学。特别是我们研究了小型的抗铁磁性旋转链和环，这是这些开拓设备的理想测试床。我们使用各种量子本质量算法来确定基态波功能，并用靶向的ansatzes填充了所研究模型的自旋对称性。通过计算动力学相关函数来模拟相干自旋动力学，这是提取许多实验可访问属性（例如无弹性中子中子横截面）的重要成分。
3M™ 静电传感器 718、3M™ 空气离子发生器测试套件 718A...
手持式静电传感器定位和测量静电电压 静电传感器 718 可帮助在全球高科技市场中竞争的公司避免因静电放电 (ESD) 损坏而造成的昂贵损失，因为它在自己的 ESD 控制程序中发挥着至关重要且宝贵的作用。手持式静电传感器 718 易于使用，旨在测量因静电荷积聚而产生的物体和表面上的静电电压，并可帮助识别 ESD 故障点 - 有助于确保产品可靠性和客户满意度，从而转化为公司利润。另外，当与空气离子发生器测试套件 718A 结合使用时，静电传感器 718 还可用于验证空气离子发生器的运行情况，如 ANSI/ESD SP3.3-2006 中所述。
利用生物相容性纳米粒子进行生物医学聚乙烯激光焊接的静态和动态特性分析
摘要。在本研究中，实现了超高分子量聚乙烯 (UHMWPE) 片材的聚合物接头，并通过在 970 nm 波长下工作的二极管激光器进行焊接。其中一张聚合物片材以不同的浓度掺杂了纳米填料（碳、钛和银纳米颗粒），以提高在激光波长下的吸收系数。激光器以重复率工作，最大脉冲能量为 100 mJ，时间为 1-60 秒，将光传输通过直径为 300 µm 的光纤。激光已通过透明的第一种聚合物传输，并被第二种掺杂聚合物的表面吸收。在两种聚合物箔（每种厚度为 0.5 mm）的界面处，释放的能量在压力的帮助下引起熔化，从而产生快速而耐用的焊接。已经通过机械静态（剪切应力）和动态分析执行并研究了单搭接和双搭接几何形状。评估了不同粒子性质对关节机械特性的影响。介绍并讨论了关节区域的形态学观察。关节因其特殊特性可用于生物医学领域。